小样本协整检验的神经网络方法

摘要：

采用Monte Carlo模拟方法,给出了小样本容量下协整检验临界值的响应面方程.结果表明,小样本协整检验的临界值不仅与样本容量有关,还依赖于协整检验中的滞后阶数.进一步,以样本容量、变量个数、滞后阶数为输入指标,检验临界值为输出指标建立了神经网络模型.神经网络模型比响应面模型具有更高的精度.

关键词：协整检验、响应面方程、神经网络、小样本

所属期刊栏目：13

分类号：O213(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金79400014

在线出版日期：2004-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：409-413